고객(사용자) 데이터 분석 방법 Part 4 - 사용자 여정 분석

사이트 내에서의 사용자 이동 경로를 분석하여 개선하면 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다. 우리 사이트에서 고객들이 어떻게 움직이는지 확인해보세요.
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Nov 20, 2024
고객(사용자) 데이터 분석 방법 Part 4
- 사용자 여정 분석

이 포스트에서는 고객/사용자 온라인 데이터 분석의 다양한 방법 중 ‘사용자 여정 분석’에 대해 설명합니다. 다른 분석 방법이 궁금한 분은 아래 링크를 클릭해주세요.

👉 고객 데이터 분석이란?

👉 세그먼트 분석 / 코호트 분석 / 퍼널 분석 / 사용자 여정 분석

사용자 여정 분석

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사용자 여정 분석이란?

사용자 여정 분석이란 웹사이트나 모바일앱에서의 고객 행동 흐름을 분석하는 것입니다. 사용자가 클릭한 영역, 접속한 페이지 등의 이동 경로를 추적하면 고객이 우리 서비스를 어떻게 이용하고 있는지 파악할 수 있습니다.

사용자 여정 분석 유형

사용자 여정 분석은 고객이 특정 목표(예: 구매, 회원 가입)에 도달하기까지의 경로, 특정 페이지 진입 전후의 행동, 사이트 유입 이후의 전반적인 움직임 등을 파악하기 위해 쓰입니다. 기업들에서는 실제로 어떤 분석을 진행 하고 있는지 사용자 여정 분석의 몇 가지 유형을 살펴보겠습니다.

1. 유입 경로 분석

유입 경로 분석은 사이트 유입 채널에 따라 고객이 어떻게 행동하는지 유입 이후의 경로를 분석하는 방법입니다. 유입 채널의 종류에는 직접 유입, 무료 검색엔진 유입, 유료 검색광고 유입, 외부 참조 유입 등이 있습니다. 이 외에도 분석하고 싶은 특정 유입 경로를 등록하여 유입 이후 사용자의 행동을 파악할 수 있습니다.

  • 직접 유입: URL 직접 입력이나 북마크(즐겨찾기)를 통한 유입

  • 무료 검색엔진 유입: 검색 후 광고가 아닌 일반 검색 결과를 클릭해 유입

  • 유료 검색광고 유입: 검색 후 광고로 표시된 결과를 클릭해 유입

  • 외부 참조 유입: 이메일, 게시글 등에서 링크를 통해 유입

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[유입 경로 분석] 출처: DataStory

위의 이미지는 도서를 판매하는 온라인몰에서 이벤트를 통해 사이트에 접속한 사용자들의 행동을 분석한 그래프입니다. 유입 이후 5단계 까지 어떤 행동을 하는지 살펴보았습니다.

상단에 위치한 주요 경로를 보면, ‘10주년 이벤트’로 접속한 고객의 92%는 메인 페이지로 이동하고 그 중 29%는 새로운 책을 검색합니다. 그 후 상품 순위를 확인한 뒤 다시 책을 검색하는 행동을 반복합니다. 빨간 화살표와 수치를 보면, 메인 페이지에서 책 검색 1회 후 상품 순위까지 확인한 고객의 이탈이 가장 많다는 것을 알 수 있습니다.

유입 경로 분석 시, 특정 유입 경로를 다른 유입 경로와 비교하여 살펴보면 해당 고객들만의 특성을 더 잘 발견할 수 있습니다. 또한 필터를 통해 성별, 연령 등에 따라 이벤트 참여 후 고객 행동에 어떤 차이가 있는지 찾아보면 더욱 체계적인 분석이 가능합니다.

2. 목표 경로 분석

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[목표 경로 분석] 출처: DataStory

유입 경로 분석과 반대로, 특정 목표에 도달하기까지의 이전 경로를 분석하는 방법도 있습니다. ‘구매 완료’를 목표로 잡고 이전 5개 단계를 분석해보면, [책 검색 > 순위 확인] 단계를 2번 이상 거쳐 북카트에 저장한 후 구매를 진행하는 고객이 많습니다. 고객들은 사고 싶은 책을 정한 후 사이트에 접속하여 바로 책을 사기 보다, 구매에 앞서 상품 순위를 확인하는 과정을 주로 거친다는 사실을 알 수 있습니다.

구매 뿐 아니라 회원 가입, 상담 신청 등 KPI(Key Performance Indicator 핵심성과지표)에 따라 다양한 목표를 설정하여 사용자의 이전 행동을 추적할 수 있습니다. 또한 유입 경로 분석과 마찬가지로 필터를 통해 고객 특성 별 차이를 분석해볼 수 있습니다.

3. 기타 경로 분석

[주요 경로 분석] 출처: UserFlow

주요 경로 분석 그래프를 보면 우리 고객들이 사이트에서 주로 어떤 행동을 하는지 고객 흐름을 전반적으로 확인할 수 있습니다.

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[전후 경로 분석] 출처: UserFlow

전후 경로 분석을 통해서는 특정 페이지 유입 또는 특정 행동 전후로 고객 움직임을 파악할 수 있습니다. 위의 예시는 금융사 앱에서 ‘출석체크’ 라는 행동 전후로 고객이 어떤 행동을 하는지 파악하기 위한 분석 그래프입니다.

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[사이 경로 분석] 출처: UserFlow

사이 경로 분석(AtoB 분석)은 시작 지점과 끝 지점을 선택하고 그 사이의 경로를 분석하는 것 입니다. 이벤트를 진행하는 경우 이벤트 광고 배너의 랜딩 페이지와 목표 페이지를 등록해두고 그 사이에 고객이 어떻게 움직이는지 파악해볼 수도 있습니다.

4. 개인별 이동 경로 분석

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[방문자 상세 여정 분석] 출처: UserFlow

고객 여정 분석 솔루션을 사용하면, 방문자 전체 또는 세그먼트별 여정이 아닌 개인별 상세 여정을 분석할 수도 있습니다. 확인하고 싶은 고객을 선택하면 해당 고객이 특정 기간동안 사이트에서 어떤 행동을 했는지 확인할 수 있습니다.

이를 통해 특정 행동을 한 고객의 행동 심리를 파악할 수도 있고, 상담 시 고객의 상황을 더욱 쉽게 이해하여 대처할 수 있습니다.

사용자 여정 분석 활용 전략

사용자 여정을 보면 사용자가 사이트 기획자 또는 마케터의 의도대로 움직이는지, 어느 지점에서 특히 많이 이탈하는지, 또 어떤 기능을 많이 이용하고, 어떤 페이지에 많이 접속하는지 등을 알 수 있습니다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 사이트 이용 고객 만족도와 전환을 높이는 전략을 세워야 합니다.

1. 비효율적인 경로를 파악하여 페이지 개선

사용자 여정 분석을 통해 목표 페이지로 가는 동안 비효율적이거나 이탈이 많이 발생하는 페이지를 찾아낼 수 있습니다. 불필요한 이동을 줄일 수 있도록 페이지를 통합하고, 이탈이 발생하는 페이지는 원인을 파악하여 개선함으로써 고객 경험을 향상 시킬 수 있습니다.

2. 고객 특성을 기반으로 경로 최적화

고객의 속성(세그먼트)에 따라 주요 경로를 분석하여, ‘연령/성별/가입여부/구매여부’ 등에 따라 고객이 사이트에서 어떻게 움직이는지, 어떤 페이지에 많이 머무르는지 등을 분석할 수 있습니다. 이렇게 분석한 내용을 토대로 고객 속성에 맞게 마케팅 활동을 진행할 수 있습니다.

또한, 유입 경로 분석을 통해 ‘무료검색/유료검색/특정이벤트’ 등 각각 다른 경로로 유입된 고객들의 이동 경로를 분석할 수도 있습니다. 이를 통해 마케팅 활동을 통해 유입된 고객의 특성을 파악하고 그들을 위한 최적의 이동 경로를 설계할 수 있습니다.

3. 마케팅 의도에 맞게 움직이도록 유도

사이트 내에서 고객의 행동 흐름을 분석하여 고객이 사이트 기획자 또는 마케터의 의도대로 움직이고 있는지 확인할 수 있습니다. 만약 고객이 목표 페이지까지 가는 경로가 예상보다 길거나 유입 후 의도하지 않은 페이지로 이동하여 이탈한다면, 페이지 내 문구를 수정하거나 특정 페이지로 바로 이동할 수 있는 장치를 삽입하여 의도에 맞게 고객들이 이동하도록 유도할 수 있습니다.

사용자 여정 분석은 고객의 행동을 깊이 이해하고 사이트의 성과를 향상시킬 수 있는 분석 방법입니다. 고객의 여정을 파악하여 사이트를 최적화하면 이탈을 줄이고 전환율을 높일 수 있습니다.

사용자 여정 분석을 하기 위해서는 고객 행동 데이터를 수집하는 도구와, 데이터를 분석하여 시각화 하는 도구가 필요합니다. 넷스루에서는 ‘와이즈컬렉터’를 통해 웹사이트와 모바일 앱에 걸쳐 발생하는 방대한 고객 행동을 실시간으로 수집하며, ‘데이터스토리’를 통해 고객 행동을 전반적으로 분석하고, ‘유저플로우’를 통해 실시간 고객 여정을 다각도로 분석한 시각화 자료를 확인할 수 있습니다.

성공적인 사용자 데이터 분석을 위한 넷스루의 도구가 궁금하신 분은 편하게 문의 남겨주시기 바랍니다.

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